ColourSpace 報告功能

ColourSpace 的報告功能使用「版面範本 (Layout Templates)」來定義任何報告的外觀。 系統內建了預設範本，但任何稍具技術背景的使用者都可以自行建立範本，無論是從頭開始，或是使用提供的範本作為基礎範例。 ColourSpace 報告範本結合了「範本區塊 (Template Blocks)」，並使用「描述檔代碼 (Profile Tokens)」從任何給定的描述檔中提取資料，再結合基於 HTML 的標記語言和純文字。 所有這些元素都可以組合起來設計報告的版面配置。

描述檔代碼 (Profile Tokens)

通用 (General)

• {P<value> … }：定義要從哪個描述檔提取資料。

• value = 描述檔編號；1 或 2。

前言

本文件為 ColourSpace INF 軟體套件的綜合指南，內容涵蓋從初次安裝設定到進階的授權金鑰管理，例如更換電腦或轉售授權金鑰。無論您是新使用者或需要進行授權金鑰轉移，都可以在此找到對應的操作說明。

第一部分：新手上路快速指南

本部分引導您完成軟體的初始設定，確保您能順利啟用並開始使用。

1.1 軟體套件內容

您的 ColourSpace INF 授權為 Light Illusion 提供的頂級方案，包含下列四款專業軟體 ：

影音相關專有字詞中英文對照表

A

AI（Artificial Intelligence） | 人工智慧

analog | 類比

animation | 動畫

這篇文章想跟大家深入探討一下知名的翻譯工具 DeepL 和目前市面上主流的大型語言模型（LLMs），像是大家熟知的 GPT、Gemini、Llama、Claude 等，它們在技術和應用上有哪些異同之處。

首先要明白，DeepL 主攻「機器翻譯」，而 LLMs 則是更「通用」的人工智慧，目標和設計從根本上就不同。讓我們來看看它們的主要區別：

1. 主要目標與設計哲學

• DeepL:

• 目標：追求最頂級、最自然的機器翻譯效果。

• 設計：高度專注翻譯任務，架構和數據都為此服務。重點在理解語境、處理細節和慣用語。

【技術分享】RolmOCR：基於 Qwen2.5-VL 的高效開源 OCR 新選擇！

RolmOCR 是由 Reducto 開發的一款開源光學字符識別（OCR）模型，基於 Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct 模型進行微調，專為高效處理多樣化文檔而設計。本報告提供其技術細節，包括模型架構、訓練數據、性能評估、應用場景與局限性，並與其他主流 OCR 解決方案進行比較，供技術人員與研究者參考。

如果你正在尋找 Tesseract 以外的開源 OCR 方案，或是對大型視覺語言模型在 OCR 上的應用感興趣，這份介紹或許能提供一些參考。

核心重點：RolmOCR 是什麼？

• 開發者：Reducto

• 基礎模型：Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct (阿里巴巴雲 Qwen 團隊)